GestOS: Advanced Hand Gesture Interpretation via Large Language Models to control Any Type of Robot

📄 arXiv: 2509.14412v1 📥 PDF

作者: Artem Lykov, Oleg Kobzarev, Dzmitry Tsetserukou

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-17

💡 一句话要点

GestOS：利用大语言模型实现手势对异构机器人团队的高级控制

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 手势识别 大语言模型 机器人控制 人机交互 任务编排

📋 核心要点

  1. 现有手势控制系统通常将手势与固定命令或单机器人动作绑定，缺乏灵活性和对复杂任务的理解能力。
  2. GestOS利用大语言模型对用户手势进行语义理解，并根据机器人能力动态分配任务，实现智能编排。
  3. GestOS通过轻量级视觉感知和LLM推理，实现了上下文感知和自适应控制，无需用户明确指定目标。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于手势的操作系统GestOS，用于对异构机器人团队进行高级控制。与以往将手势映射到固定命令或单智能体动作的系统不同，GestOS对手势进行语义解释，并根据机器人的能力、当前状态和支持的指令集，动态地将任务分配给多个机器人。该系统结合了轻量级的视觉感知和大语言模型（LLM）推理：手部姿势被转换为结构化的文本描述，LLM利用这些描述来推断意图并生成特定于机器人的命令。机器人选择模块确保每个手势触发的任务都能实时匹配到最合适的智能体。这种架构实现了上下文感知和自适应控制，无需用户明确指定目标或命令。通过将手势交互从识别提升到智能编排，GestOS支持在动态环境中与机器人系统进行可扩展、灵活和用户友好的协作。

🔬 方法详解

问题定义：现有手势控制系统主要存在两个痛点。一是缺乏通用性，手势通常被硬编码为特定的机器人指令，难以适应不同的机器人类型和任务。二是缺乏智能性，无法理解用户的高层意图，需要用户精确地指定每个机器人的动作。这限制了手势控制在复杂、动态环境中的应用。

核心思路：GestOS的核心思路是将手势识别与大语言模型的推理能力相结合。首先，通过视觉感知模块将手势转化为结构化的文本描述。然后，利用大语言模型理解用户意图，并根据机器人的能力和当前状态，生成相应的机器人指令。这种方法将手势控制从简单的命令映射提升到高级的任务编排。

技术框架：GestOS的整体架构包含三个主要模块：1) 视觉感知模块：负责检测和识别用户的手势，并将手势转化为结构化的文本描述。2) 大语言模型推理模块：接收手势的文本描述，结合环境信息和机器人状态，推断用户意图，并生成机器人指令。3) 机器人选择模块：根据机器人指令和机器人能力，选择合适的机器人执行任务。整个流程是：用户手势 -> 视觉感知 -> 文本描述 -> LLM推理 -> 机器人指令 -> 机器人选择 -> 任务执行。

关键创新：GestOS最重要的创新在于利用大语言模型进行手势的语义理解和任务编排。与传统方法相比，GestOS能够理解用户的高层意图，并根据环境和机器人状态动态地分配任务。这使得手势控制更加灵活、智能和用户友好。

关键设计：视觉感知模块采用轻量级的视觉模型，以保证实时性。大语言模型采用预训练的LLM，并通过少量样本进行微调，以适应手势控制任务。机器人选择模块采用基于规则的策略，根据机器人能力和任务需求进行选择。具体参数设置和损失函数等细节在论文中未详细说明。

📊 实验亮点

论文展示了GestOS在控制异构机器人团队方面的有效性。通过实验验证，GestOS能够根据用户的手势，智能地将任务分配给不同的机器人，并实现高效的协作。具体的性能数据和对比基线在摘要中未提及，因此无法给出具体的提升幅度。

🎯 应用场景

GestOS具有广泛的应用前景，例如在智能制造中，工人可以通过手势控制机器人进行协作装配；在灾难救援中，救援人员可以通过手势指挥无人机进行搜索和救援；在家庭服务中，用户可以通过手势控制服务机器人完成各种家务。GestOS的出现将极大地提升人机交互的效率和智能化水平，推动机器人技术在各个领域的应用。

📄 摘要（原文）

We present GestOS, a gesture-based operating system for high-level control of heterogeneous robot teams. Unlike prior systems that map gestures to fixed commands or single-agent actions, GestOS interprets hand gestures semantically and dynamically distributes tasks across multiple robots based on their capabilities, current state, and supported instruction sets. The system combines lightweight visual perception with large language model (LLM) reasoning: hand poses are converted into structured textual descriptions, which the LLM uses to infer intent and generate robot-specific commands. A robot selection module ensures that each gesture-triggered task is matched to the most suitable agent in real time. This architecture enables context-aware, adaptive control without requiring explicit user specification of targets or commands. By advancing gesture interaction from recognition to intelligent orchestration, GestOS supports scalable, flexible, and user-friendly collaboration with robotic systems in dynamic environments.